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SaaS攻略:入门、实战与进阶
￥53.40
这是一本能带领你零基础门SaaS行业并迅速成长为SaaS专业人才的实战性著作。 全书内容围绕SaaS客户的全生命周期展，从SaaS的通识、获客、上手、留存4个维度帮助你快速构建完整的SaaS知识体系，涵盖SaaS的产品、运营、营销、销售、客户成功等多个主题，是SaaS领域从业者的案前攻略。 全书主要内容分为4个部分： 第1部分 SaaS通识 介绍了SaaS的各种常识、销售模式、定价和常用数据指标等通用知识。 第二部分 SaaS获客 介绍客户转化的本质和网站获客框架的组成，以及如何从运营和设计的角度出发，吸引并引导访客注册。 第三部分 SaaS上手 介绍Onboarding以及落地框架和常用范式，以及如何确定用户目标、快速交付产品价值并推动用户上手使用。 第四部分 SaaS留存 介绍客户留存的类型、阶段、产品策略和采用模型，以及如何围绕客户成长获取Z大客户价值。
Python网络爬虫技术与实战
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本书是一本系统、*地介绍Python网络爬虫的实战宝典。作者融合自己丰富的工程实践经验，紧密结合演示应用案例，内容覆盖了几乎所有网络爬虫涉及的核心技术。在内容编排上，一步步地剖析算法背后的概念与原理，提供大量简洁的代码实现，助你从零基础开始编程实现深度学习算法。全书按照学习爬虫所涉及的核心技术从易到难，再到应用的顺序分为14章。第1章介绍Python的安装配置和基础语法。 第2章介绍爬虫类型、抓取策略以及网络基础知识。第3章介绍Python常用库。第4章介绍正则表达式的语法、匹配规则。第5章讲解PIL库、Tesseract库和TensorFlow库的语法、类型和识别方法。第6章介绍抓包利器Fiddler。第7章介绍数据存储。第8章介绍Scrapy爬虫框架。第9章介绍多线程爬虫。第10章介绍动态网页爬虫。第11章介绍分布式爬虫。第12章介绍电商网站商品信息爬虫项目。第13章介绍生活娱乐点评类信息爬虫。第14章介绍图片信息类爬虫项目。
RPA实施方法论
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这是一本指导企业科学地规划、实施和管理RPA应用的实战性著作。核心内容围绕RPA实施的全生命周期展，全生命周期包含发现与规划、需求调研、流程详细设计、流程发与测试、验证与发布、运维与评估、迭代与退役7个阶段，详细讲解了每个阶段的工作内容、方法、规范、要、交付物，能手把手教读者将RPA应用正确落地，并提升RPA运营效率。 除此之外，本书为完全没有RPA基础的读者讲解了RPA的基础知识、产品知识、技术选型，以及RPA如何为企业数字化转型赋能；为有RPA基础的读者讲解了RPA卓越中心（CoE）的建设，以及RPA的认知与创新。 本书不但注重方法，而且注重实战，有RPA项目招标的综合案例，有RPA赋能数字化转型的案例，还有RPA在金融和医疗领域的实施案例。
活动中台:揭秘vivo的千万级DAU活动中台
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本书讲解了如何将企业的营销活动发和运营能力通过中台标准化和敏捷化，实现对前端需求的快速响应和后端能力的整合复用，从而提升企业营销能力和营销效果。 本书的内容来自于vivo官方的实践，vivo的活动中台“悟空”是各行业竞相学习和效仿的标杆。本书从业务、产品和技术的角度对悟空中台的业务设计、技术架构、核心技术、实现思路、应用实践等做了全面的讲解。 全书一共7章，可以分为三个部分： 第1部分 活动中台前世今生（第1~3章） 首先介绍了传统活动发的模式和瓶颈，然后介绍了vivo结合中台理念探索出的一套创新性的活动发模式，后介绍了活动中台的功能架构和业务设计。 第2部分 活动中台架构设计（第4~5章） 从前端的视角讲解了如何利用微前端和H5等技术实现活动中台的架构设计和落地，不仅讲解了活动中台的架构与实现，而且还包含诸如微前端架构、可视化搭建、H5性能优化、H5跨屏动态适配等大量技术细节。 第3部分 活动中台技术探索（第6~7章） 这部分内容是 vivo中台团队对智能活动制作的探索与设想。不仅向读者介绍了中台配套的服务端Node.js技术，而且还介绍了中台团队在活动中台上行的低代码实践。
移动机器人原理与设计(原书第2版)
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介绍相关基础知识和分析工具，主要内容包括三维建模、反馈线性化、无模型控制、导引、实时定位、辨识和卡尔曼滤波等，涵盖执行器、传感器、导航和控制理论等方面。
Ceph企业级分布式存储:原理与工程实践
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内容简介 这是一本从工程角度讲解Ceph原理、实战和应用的著作，得到了近10家企业的高管和技术专家一致推荐。三位作者是RedHat和平安科技的资深技术专家，在分布式存储领域积累了丰富的经验。 虽然本书对Ceph的原理和架构做了详细的讲解，但这不是目的，本书希望读者在充分理解Ceph的原理的基础上，能够将Ceph正确、高效地应用于工程实践，在实践的过程中持续对Ceph行优化和运维，z终实现Ceph的落地。 全书一共16章，围绕原理、实战、应用3个维度展。 第1部分 Ceph原理（第1~4章） 这部分首先介绍了Ceph的常识，然后系统讲解了Ceph的架构设计，z后分析了Ceph的核心技术组件和客户端组件的原理。 第二部分 Ceph实战（第5~13章） 从实战的角度讲解了Ceph集群的规划、部署、管理，以及Ceph的对象存储、文件存储、块存储、容灾、故障定位和性能调优。这部分内容是本书的重，决定了Ceph落地后的性能、容量、未来的运维便捷度和可扩展性等，想采用Ceph作为数据中心分布式存储方案的读者应重关注。 第三部分 Ceph应用（第14~16章） 通过企业网盘搭建，以及与OpenStack和OpenShift等平台对等典型应用场景相关的案例，讲解了Ceph的工程实践。
深入理解边缘计算:云、边、端工作原理与源码分析
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为什么我们在大自然中会感到放松？ 过去这只是停留在人们的感觉上，如今已经从实证研究中获得科学印证。 本书探讨了森林浴对压力和情绪等身心健康问题的影响。压力是引起各种情绪障碍、生理疾病、心理失调的原因之一，学会减轻压力、放松身心是每个人的生活常识和技能。 从这种疗法的原理、效果，到如何实践、应用，本书不仅有从科学研究角度的论证，还为读者提供了相关操作指导，翔实全面，通俗易懂，简便易行，指导读者在日常生活中运用自然的神奇力量，通过森林浴降低压力水平、提升免疫系统、改善情绪，促身心健康。 不论是走天然森林，去享受森林浴带来的好处，抑或是简单地花些时间享受城市园林的绿色空间，甚至只是观赏居家环境中的一小盆盆栽植物，人们都将从中获益良多。 本书是形式美感与科学实证的完美结合，翻阅本书本身就会让人感到压力释放和心情愉悦。
智能风控与反欺诈:体系、算法与实践
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内容介绍 这是一部指导信贷业务如何用智能风控、反欺诈的技术和方法实现风险控制的著作。 作者是经验丰富的智能风控算法专家，先后就职于头部的互联网公司的金融部门以及头部的公募基金公司，致力于人工智能算法在信贷风控领域的应用。 本书不仅体系化地讲解了智能风控和反欺诈的体系、算法、模型以及它们在信贷风控领域实践的全流程，而且还从业务和技术两个角度讲解了传统的金融风控体系如何与智能风控方法实现双剑合璧。全书以实战为导向，辅以多个用Python实现的综合案例，便于读者理解和实操。 全书共10章，逻辑上分为四个部分： 第1~3章是风控业务的基础，首先介绍了什么是信用风险和欺诈风险，然后讲解了传统风险管理体系中搭建评分卡的思路，以及智能风控时代数据和模型的技术框架。 第4~6章集中讲述了智能风控中常见的特征工程、算法原理和建模流程，包括梯度提升决策树、孤立森林、神经网络、词嵌、图嵌等前沿算法的数学原理和公式。 第7~9章是作者参与过的风控和反欺诈实战项目，通过案例和代码的形式，帮助读者更好地将风控理念和建模技术融会贯通。 ?第10章以金融科技行业的头部玩家为例，展望了智能风控和反欺诈技术未来的商业模式和发展方向。
智能风控平台:架构、设计与实现
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本书讲解了如何基于不同业务场景的智能风控方法来构建一个从数据到计算再到决策的通用智能风控平台，该平台既能应用于业务的全流程，又能承载互联网业务中的大部分风险控制方案。 全书从智能风控的原理、智能风控平台的架构、智能风控平台的产品设计与实现3个维度展： 部分（第1~3章） 从智能风控的定义、演以及智能风控如何与业务结合等方面介绍了智能风控的基础知识和原理； 第二部分（第4~5章） 详细讲解了智能风控平台的业务架构、功能架构和技术架构，为智能风控平台的设计与实现下基础； 第三部分（第6~7章） 从产品设计与实现的角度讲解了智能风控平台的核心系统，如决策引擎系统、指标管理系统、口管理系统、风险管理系统，以及次核心系统，如贷中监控系统、贷后管理系统、平台管理系统等。
Python金融数据分析(原书第2版)
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本书介绍如何利用新的程序语言进行金融建模并实现复杂的数据运算。书中讲授的程序工具与数据均可以通过公开渠道获取，通过建模与研究分析，你会对整个Python生态体系有全局性的认识。大量的实例分析也会加深你对金融风险管控的认知。
神经网络设计与实现
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- 后产品时代，服务为王。 产品作为解决单问题的方案，已经不足以满足用户全方位的需求，而服务则成为企业差异化甚至驱动新一轮增长的核心要素。 服务设计不只是设计服务，更是设计与服务相关的整个商业系统。服务设计包括表层的客户体验和里层的员工体验。对外，它通过共情洞察客户需求，通过团队内共创以及与客户共创，造立体的客户体验；对内，它通过绘制服务蓝图重塑业务流程和组织形式、通过迭代释放商业想象力，造充满同理心和创造力的团队。 本书为企业提供了一套服务升级的路线图，帮助企业造触动人心的好服务，将与用户一次性的触变成长期的关系。
云游戏:5G开启数字娱乐新时代
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本书从游戏产业发展的历程、规律和现状开始讲起，以时间为轴，快速介绍了整个游戏产业的发展脉络，让读者清晰地认识到云游戏是技术发展到一定阶段的必然选择。本书的技术内容系统且*，揭示了云游戏的概念、本质，透析了云游戏的技术底座、总体架构和内涵，相信无论是云游戏的入门级读者还是专业人士，都能在阅读中对云游戏的技术有一个*的认识，从而获得新的启发。本书还特别梳理了云游戏的产业链和生态体系，详细介绍了云游戏的保障体系和使能环境，这些对于一个新兴产业的发展来说非常重要。
ECharts数据可视化:入门、实战与进阶
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这是一部ECharts的实战手册，内容系统而*，由浅入深，能带领读者快速从新人晋级为高手，做出漂亮的商业级数据图表。本书内容得到了ECharts项目官方核心Committer&PPMC成员羡辙的高度评价和推荐。 本书一共12章，从逻辑上可分为四个部分。 *部分 基础篇（第1~4章） 主要介绍了ECharts的基础知识、环境搭建、常用组件、可视化图，以及如何利用ECharts制作简单可视化图。 第二部分 进阶篇（第5~6章） 主要讲解了ECharts的色彩主题，以及如何制作复杂动态可视化图。 第三部分 应用篇（第7~10章） 讲解了如何使用ECharts制作Dashboard，如何使用ECharts开发数据产品demo，如何使用Python将ECharts和大数据可视化结合起来，以及ECharts可视化在文本挖掘上的应用。 第四部分 提高篇（第11~12章） 总结了一些ECharts可视化的高级用法，并分享了作者在制作可视化过程中的经验与思考。
饿了么质量体系搭建实战
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*篇：规划 本篇简要介绍了我们的业务背景、团队背景、测试的一般规律，以及我们团队在制定技术规划时是如何考虑的。 第二篇：基础 当团队从零开始的时候，QA（Quality Assurance，质量保证）基础设施落后、资源有限、技术改造频繁，应快速形成战斗力，以业务为先，保证产品的质量，此时QA团队的主要任务是发现产品中的Bug。本篇主要介绍了QA团队在功能测试、安全测试、兼容性测试等不同阶段的特点及不同之处。 第三篇：提效 当团队人员与业务基本稳定，而且功能迭代基本可以正常运行之后，我们就开始思考如何提高测试和研发的效率，例如，如何构建可用于提升效率的小工具和平台，如何实现API自动化，以及框架的搭建、分层思想、性能测试、环境的部署、CI（Continuous Integration，持续集成）流程的建立等，从而使得QA人员能够从大量的手工劳动中解放出来，提高工作效率，将更多的时间和精力投入到测试分析、发现Bug、预防Bug的工作中。 第四篇：赋能 在提效之后，我们开始思考，软件质量是“构建”出来的，是由软件开发整个过程的质量所决定的。所以，QA人员的工作不能总是停留在*后一个环节，在敏捷开发的大环境下，开发人员也要开始注重自测质量，作为QA人员，我们需要考虑如何赋能开发人员，使其能够对自己开发的产品进行自测。本篇主要从技术的角度（比如，可视化度量、自动化用例开放、工具开发，以及如何在流程上使用story_QA来使项目过程数据可视化）介绍了企业订餐业务的QA人员是如何赋能开发人员以提高软件质量的。 第五篇：探索 当前，业务开发周期越来越短，几乎每隔一天就有新版本发布。针对这种迭代速度快、回归量比较大的特点，自动化测试的稳定性正面临着巨大的挑战，除了传统的集成之外，我们还引入了契约测试、流量测试、探索性测试等辅助手段来提高测试质量，同时提高QA人员的工作效率。 第六篇：管理 本篇主要讲解了新型团队如何不拘泥于传统管理方法地勾勒团队画像，同时还介绍了技术分享的改革，以及如何让团队变成有格局、有原则、有自我认知、有凝聚力的健康团队。
基于差分进化的优化方法及应用
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内容分为差分化算法(以下简称算法)的设计及应用。本书从差分化算法基本原理、单目标差分化算法、面向约束优化的差分化算法、面向多目标差分化算法、面向离散问题的差分化算法等五个方面行了介绍。对提出的10个算法行了详细介绍和讨论，并给给出了实验（仿真）结果。
数据合规:入门、实战与进阶
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本书结构清晰、体系完整，可使读者快速获得数据合规工作的全景式认知。 篇明确了企业数据合规工作的基本工作范围和避坑红线。 门篇梳理了我国及美欧的数据保护立法体系与监管情况，作为门。 阶篇介绍了企业数据合规工作的通用场景，如个保法落地、隐私政策发、账号注销、员工个人信息保护等。 高阶篇讲解企业数据合规工作中的高难复杂场景，如个性化推荐、数据共享、生物识别信息使用、出海业务的跨境传输、企业上市中的数据合规问题等，并展望了数据合规律师向数据保护官转变的跨越式发展路径和能力要求。 附录提供了一线数据合规工作的实用工具，如常用法条清单、数据本地存储的要求汇总等。
深入浅出隐私计算:技术解析与应用实践
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内容简介 这是一本能指导零基础读者快速了解并上手隐私计算技术的著作，快速实现从门到阶。 作者在金融和安全领域有10余年的技术从业经验，是港交所隐私计算项目的深度参与者，工程实战经验丰富。本书从隐私计算的安全保护技术和应用技术两个维度，深浅出地讲解了6大类隐私计算技术的工作原理、应用方法、发框架、案例实践。 全书共11章，分为4篇： 第1篇 基础概念（第1~2章） 讲述隐私计算的基础知识，为后续深讲解隐私计算原理和技术做铺垫。 第二篇 安全保护技术（第3~8章） 讲述隐私计算技术中的各项安全保护技术，包括 深讲述混淆电路、秘密共享、同态加密、零知识证明、差分隐私、可信执行环境等隐私计算安全保护技术。每一项技术都讲解了其原理、应用发框架以及实践案例。 第三篇 应用技术（第9~10章） 通过隐私保护集合交集技术、联邦学习方面的2个综合案例讲解了隐私计算安全保护技术的应用。 第四篇 展望（第11章） 介绍了隐私计算技术标准化的相关展，探讨隐私计算技术的困境和发展前景。
数智化采购:采购数字化转型的方法论与实践
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这是一本以指导实践为目的，以方法分享与案例解读为抓手，深剖析如何落地采数字化、如何实现从数字化向更高级别的智能化跃迁的指导手册。三位作者均是采领域的资深实践者，都拥有20年左右的实践经验，都经历甚至推动了从传统采到信息化采再到数字化采的转型，现在都在积极尝试并实践数智化采。本书是作者多年经验的精华，当前工作的总结，未来规划的分享。 本书只解决5个问题，即为什么要行采数智化、怎么规划采数智化转型路径、如何从业务角度行数字化及数智化转型、现有成功企业是如何做的、数智化采的未来到底是什么样子的。因此本书分为5个部分，分别对应解决上述5个问题。 部分——探究（第1章）：主要从数字时代、采管理变革、采职业转型3个维度，介绍了为什么数智化采是场必然的革命。 第二部分——架构（第2章和第3章）：主要介绍了数智化采4.0的架构与数智化采实施的方法论、关键。 第三大部分——业务规划（第4章）：基于采业务场景的数字化规划，重介绍了集团型采数字化规划、精益型供应数字化规划、敏捷型供应数字化规划、间采规划4类规划方式。 第四大部分——全景案例（第5~7章）：以Q集团为例介绍了央企、国企如何行采数智化实践；以长城汽车为例介绍了民营企业如何行采数智化实践；以震坤行为例介绍了电商企业如何构建数字化平台为业务赋能。 第五大部分——展望（第8章）：介绍了采中台、RPA未来如何现有采系统，展望了未来数智化采发展趋势，为读者全景呈现了数智化采的未来实践方向与发展可能。
计算机视觉实战:基于TensorFlow 2
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本书探讨了谷歌机器学习源框架的全新版本TensorFlow 2，从计算机视觉和深度学习基础知识始，介绍了如何从头始构建神经网络，并将其用于计算机视觉任务，如图像分类、目标分割、视频分析等。展示了如何使用如Inception和ResNet等现代神经网络分类图像，使用YOLO、Mask R-CNN和U-Net提取特定内容，并辅以具体的代码示例。还介绍了迁移学习、数据增强、域适应等技术，以及如何在移动设备和网络浏览器中行部署。
云数据管理实战指南
￥53.40
本书从当下数据中心的主要系统应用场景出发，介绍如何使用适合云计算和大数据的灾备方式来实现数据保护。
智能风控:评分卡建模原理、方法与风控策略构建
￥53.40
内容简介 这是一部系统讲解评分卡建模的智能风控著作，从业务与技术、理论与实践、传统风控与智能风控等角度透彻讲解评分卡建模的原理、流程、方法及其风控策略构建。 作者在智能风控领域深耕十余年，既熟悉商业银行传统风控体系思想、方法、技术、工具，又熟悉人工智能背景下的创新智能风控相关解决方案、风险策略和风险建模技术，本书是作者实践经验的系统性总结。 本书内容分为六部分。 第1部分（第1章）介绍评分卡建模基础知识，包括评分卡模型的概念和定义、评分卡建模全流程、评分卡模型的评价等。 第二部分（第2章）介绍银行零售信贷领域产品特征和业务流程，以及信用风险和欺诈风险概念，介绍评分卡的应用场景和业务基础知识。 第三部分（第3~11章）系统介绍评分建模的全流程，覆盖需求理解、数据理解、特征工程、模型设计、模型发、模型验证、模型部署、模型监控、模型优化等模型全生命周期各环节。 第四部分（第12~14章）总结了评分建模的关键问题及其解决方案，包括拒绝推断、模型可解释性等，以及模型发过程中诸如分布不均衡、模型性能下降、模型迭代漂移等问题。 第五部分（第15章）介绍了当前业界除评分卡外使用频率Z高的高维机器学习技术，比较了传统评分卡模型和高维机器学习模型，并重介绍了XGBoost和LightGBM模型。 第六部分（第16章）以贷前自动化审批场景为例，介绍基于评分的自动化审批策略构建，帮助读者理解评分卡模型在风险策略设计中的应用。
